以下存储库详细介绍了使用强化学习的深度学习代理的实现，特别是详细介绍了深度Q网络的使用，以在经典Atari 2600主机游戏Pong的上下文中实现最新的结果。 给定的解决方案包括高级优化工具，例如epsilon-greedy算法，重播缓冲区和目标网络，以进一步提高代理的准确性。 结果表明，我们的模型设法胜过硬编码的Pong代理，并以21-0（最高分）获胜。